Ковзні середні показники - улюблений інструмент активних трейдерів. Однак, коли ринки консолідуються, цей показник призводить до численних торгів бігом, що призводить до невдалої серії невеликих виграшів та програшів. Аналітики витратили десятиліття, намагаючись покращити просту ковзну середню., ми розглядаємо ці зусилля і виявляємо, що їх пошук призвів до корисних інструментів торгівлі. (Для фонового читання простих рухомих середніх показників ознайомтеся з простими рухомими середніми показниками. Виявіть тенденції .)
Плюси і мінуси рухомих середніх
Переваги та недоліки ковзних середніх показників були підсумовані Робертом Едвардсом та Джоном Мегі в першому випуску « Технічний аналіз фондових тенденцій» , коли вони сказали: «І ми вже в 1941 році із задоволенням зробили це відкриття (хоча багато інших зробили раніше), що шляхом усереднення даних за вказану кількість днів… можна було отримати своєрідну автоматизовану лінію тренду, яка б напевно інтерпретувала зміни тенденції… Це здавалося майже надто гарним, щоб бути правдою. Насправді це було занадто добре бути правдою ».
Оскільки недоліки переважили переваги, Едвардс і Мегі швидко відмовилися від своєї мрії про торгівлю з пляжного бунгало. Але через 60 років після того, як вони написали ці слова, інші наполегливо намагаються знайти простий інструмент, який без особливих зусиль доставить багатство ринків.
Прості рухомі середні
Щоб обчислити просту ковзну середню, додайте ціни на бажаний період часу і розділіть на кількість вибраних періодів. Виявлення п’ятиденного ковзного середнього вимагає підсумовувати п'ять останніх цін закриття та ділити на п'ять.
- Якщо останнє закриття вище ковзного середнього, акції вважатимуться у зростаючій тенденції. Зниження тенденцій визначається цінами, що торгують нижче ковзної середньої. (Докладніше дивіться у підручнику " Рухомі середні" .
Ця властивість, що визначає тенденцію, дає можливість переміщення середніх показників для генерування торгових сигналів. У своєму найпростішому застосуванні торговці купують, коли ціни рухаються вище ковзного середнього, і продають, коли ціни переходять нижче цієї межі. Такий підхід гарантовано поставить торговця на правильну сторону кожної значної торгівлі. На жаль, при згладжуванні даних ковзаючі середні показники будуть відставати від ринкових дій, і трейдер майже завжди віддаватиме значну частину свого прибутку навіть на найбільші виграшні торги.
Експоненціальні рухомі середні значення
Аналітикам, здається, подобається ідея ковзної середньої і витратили роки, намагаючись зменшити проблеми, пов'язані з цим відставанням. Одне з цих нововведень - експоненціальна ковзаюча середня величина (EMA). Цей підхід присвоює порівняно більшу вагомість останнім даним, і, як результат, він наближається до цінової дії, ніж простого ковзного середнього. Формула для обчислення експоненціальної ковзної середньої величини:
Сігналы абмеркавання EMA = (Вага × Закрити) + ((1-Вага) × EMAy) де: Вага = константа згладжування, обрана аналітиком
Загальне значення зважування становить 0, 181, що близько до 20-денного простого ковзного середнього. Інший - 0, 10, що становить приблизно 10-денну ковзну середню.
Хоча це зменшує відставання, експоненціальна ковзаюча середня сума не вдається вирішити ще одну проблему з ковзаючими середніми, а саме те, що їх використання для торгівельних сигналів призведе до великої кількості втрачених угод. У нових концепціях технічних торгових систем Уеллс Уайлдер вважає, що ринки мають тенденцію лише в чверть часу. До 75% торгових дій обмежується вузькими діапазонами, коли сигнали купівлі-продажу ковзних середніх будуть неодноразово генеруватися, оскільки ціни швидко рухаються вище і нижче ковзної середньої. Для вирішення цієї проблеми кілька аналітиків запропонували змінити коефіцієнт зважування підрахунку EMA. (Докладніше дивіться у розділі Як рухомі середні знаки використовуються в торгівлі? )
Пристосування рухомих середніх до ринкових дій
Одним із способів усунення недоліків ковзаючих середніх є множення коефіцієнта зважування на коефіцієнт нестабільності. Це означатиме, що ковзний середній буде далі від поточної ціни на мінливих ринках. Це дозволило б переможцям балотуватися. Коли тенденція закінчується і ціни консолідуються, ковзний середній рівень буде наближатися до поточної дії на ринку і, теоретично, дозволить торговцю зберегти більшу частину прибутків, захоплених під час тренду. На практиці коефіцієнт нестабільності може бути таким показником, як ширина смуги Bollinger®, яка вимірює відстань між відомими смугами Bollinger®. (Докладніше про цей показник див. В Основах діапазонів Боллінгера® .)
Перрі Кауфман запропонував замінити змінну "ваги" у формулі EMA на постійну, засновану на коефіцієнті ефективності (ER) у своїй книзі " Нові торгові системи та методи" . Цей показник призначений для вимірювання сили тенденції, визначеної в межах від -1, 0 до +1, 0. Він обчислюється за простою формулою:
Сігналы абмеркавання ER = сума абсолютних змін ціни за кожну бартотальну зміну ціни за період, коли:
Розглянемо акцію, яка має п’ятибальний діапазон щодня, а наприкінці п’яти днів набрала загалом 15 балів. Це призведе до ER 0, 67 (15 балів вгору, поділених на загальний діапазон 25 балів). Якби цей запас знизився на 15 пунктів, ER склав би -0, 67. (Для отримання додаткових торгових порад від Перрі Кауфмана читайте в програмі Losing To Win , яка описує стратегії подолання торгових втрат.)
Принцип ефективності тренду базується на тому, скільки руху (або тенденції) ви отримуєте за одиницю руху ціни протягом визначеного періоду часу. ER +1 + вказує на те, що акції перебувають у ідеальному зростанні; -1.0 - це ідеальний спадний тренд. На практиці крайнощів досягається рідко.
Щоб застосувати цей показник, щоб знайти адаптивну ковзну середню (AMA), торговцям потрібно буде розрахувати вагу за наступною, досить складною формулою:
Сігналы абмеркавання C = 2, де: SCF = константа експоненції для найшвидшого дозволеного EMA (зазвичай 2) SCS = константа експоненції для найповільнішої допустимої EMA (часто 30)
Значення для C потім використовується у формулі EMA замість більш простої змінної ваги. Незважаючи на те, що важко обчислити вручну, адаптивна ковзна середня вартість включена як опція майже у всі пакети програм для торгівлі. (Докладніше про EMA читайте у розділі Дослідження експоненціально зваженого ковзного середнього .)
Приклади простого ковзного середнього (червона лінія), експоненціальної ковзної середньої (синя лінія) та адаптивного ковзного середнього (зелена лінія) показані на малюнку 1.
Малюнок 1: AMA зеленим кольором і показує найбільшу ступінь вирівнювання в межах, пов'язаних з діапазоном дії, видно з правого боку цієї діаграми. У більшості випадків експоненціальна ковзаюча середня, показана як синя лінія, найближча до цінової дії. Проста ковзна середня зображена у вигляді червоної лінії.
Три ковзаючі середні показники, показані на малюнку, всі схильні до торгів бичами в різний час. Цей недолік до ковзних середніх до цих пір неможливо усунути.
Висновок
Роберт Колбі випробував сотні інструментів технічного аналізу в Енциклопедії технічних показників ринку . Він зробив висновок: "Хоча адаптивна ковзаюча середня цікава цікавіша нова ідея із значною інтелектуальною привабливістю, наші попередні тести не виявляють реальної практичної переваги цього більш складного методу вирівнювання тенденції". Це не означає, що торговці повинні ігнорувати цю ідею. AMA може поєднуватися з іншими показниками для розвитку вигідної торгової системи. (Докладніше з цієї теми читайте у розділі Відкриття каналів Keltner та генератора Chaikin .)
ER може використовуватися як окремий індикатор тренду для виявлення найвигідніших торгових можливостей. Як один із прикладів, коефіцієнти вище 0, 30 вказують на сильний ріст і представляють потенційні покупці. Крім того, оскільки мінливість змінюється циклами, запаси з найнижчим коефіцієнтом корисної дії можуть розглядатися як можливості прориву.
Докладніше див. Основи зважених рухомих середніх значень .
